Данный отчет подготовлен Tiger Research и анализирует реализацию векторной базы данных Chromia как пример интеграции технологий ИИ и Блокчейн.
Основные моменты
Цепочная векторная инфраструктура: Chromia запустила первую цепочную векторную базу данных, построенную на PostgreSQL, что является важным шагом к практическому слиянию ИИ и Блокчейн.
Эффективность затрат и удобство для разработчиков: Предоставляя интегрированную среду разработки блокчейна, которая на 57% дешевле, чем традиционные векторные решения, Chromia снижает барьер для входа в разработку AI-Web3 приложений.
Будущие перспективы: Платформа планирует расширение до EVM-индекса, возможностей AI-вывода и более широкой поддержки экосистемы разработчиков, позиционируя Chromia в качестве потенциального лидера инноваций AI в области Web3.
1. Текущая ситуация интеграции ИИ и Блокчейна
**Источник: Kiyotaka**
Пересечение ИИ и Блокчейн на протяжении долгого времени привлекает внимание отрасли. Централизованные системы ИИ по-прежнему сталкиваются с такими проблемами, как прозрачность, надежность и предсказуемость затрат — и эти области часто рассматриваются как потенциальные решения Блокчейн.
Хотя рынок AI-агентов взорвется в конце 2024 года, большинство проектов реализовали только поверхностную интеграцию двух технологий. Многие инициативы полагаются на спекулятивный интерес к криптовалютам для привлечения финансирования и внимания, а не на исследование глубокой технической или функциональной синергии с Web3. Следовательно, оценка множества проектов упала более чем на 90% с пиковых значений.
Корень проблемы, препятствующей существенному взаимодействию ИИ и Блокчейна, заключается в нескольких структурных задачах. Наиболее заметной является сложность обработки данных на цепочке — данные по-прежнему разрозненные, а технологическая волатильность высока. Если бы доступ к данным и их использование были так же просты, как в традиционных системах, отрасль, возможно, уже добилась бы более четких результатов.
Эта дилемма напоминает сценарий Ромео и Джульетты: две мощные технологии из разных областей лишены общего языка или настоящей точки пересечения. Все более очевидно, что отрасли нужна инфраструктура, способная преодолеть разрыв — которая сможет дополнить преимущества ИИ и Блокчейна, а также служить точкой пересечения для обоих.
Для решения этой проблемы необходима система, сочетающая в себе эффективность затрат и высокую производительность, чтобы соответствовать надежности существующих централизованных инструментов. В этом контексте технологии векторных баз данных, поддерживающие большинство современных инноваций в области ИИ, становятся ключевыми факторами успеха.
2. Необходимость в векторных базах данных
С распространением AI-приложений векторные базы данных начинают выделяться благодаря тому, что решают ограничения традиционных систем баз данных. Эти базы данных хранят данные, такие как текст, изображения, аудио и другие сложные данные, преобразуя их в математические представления, называемые "векторами". Поскольку данные извлекаются на основе сходства (а не точности), векторные базы данных лучше соответствуют логике понимания языка и контекста AI.
**Источник: weaviate**
Традиционные базы данных подобны каталогам библиотек — они возвращают только книги, содержащие слово «kitten», тогда как векторные базы данных могут предоставить информацию о таких связанных терминах, как «cat», «dog», «wolf» и т.д. Это возможно благодаря тому, что система хранит информацию в виде числовых векторов, захватывая отношения на основе концептуального сходства (а не точной формулировки).
Возьмем, к примеру, разговор: когда вас спрашивают: «Как вы себя чувствуете сегодня?». Если ответ «небо исключительно чистое», мы все равно можем понять положительную эмоцию, даже если не используем явный эмоциональный словарь. Векторные базы данных работают аналогичным образом, позволяя системе интерпретировать базовые значения, а не полагаться на прямое сопоставление слов. Это имитирует когнитивные паттерны человека и обеспечивает более естественное и интеллектуальное взаимодействие с ИИ. **
В Web2 ценность векторных баз данных была широко признана. Платформы, такие как Pinecone (100 миллионов долларов), Weaviate (50 миллионов долларов), Milvus (60 миллионов долларов) и Chroma (18 миллионов долларов), получили огромные инвестиции. В отличие от этого, Web3 всегда испытывает трудности в разработке сопоставимых решений, что делает интеграцию ИИ и Блокчейн большей частью теоретической.
3. Видение векторной базы данных на блокчейне Chromia
**Источник: Tiger Research**
Chromia — это Layer1 реляционная Блокчейн, построенная на PostgreSQL, которая выделяется благодаря своей способности обрабатывать структурированные данные и дружелюбной среде для разработчиков. Основываясь на своей реляционной базе данных, Chromia начала исследовать глубокую интеграцию технологий Блокчейн и ИИ.
Недавним событием стало внедрение "Chromia Expansion", которое интегрировало PgVector (широко используемый инструмент открытого кода для поиска сходства в векторах в базе данных PostgreSQL). PgVector поддерживает эффективный поиск сходных текстов или изображений, обеспечивая явную практическую полезность для приложений на основе ИИ.
PgVector уже прочно укоренился в традиционной технологической экосистеме. Часто рассматриваемый как замена популярному сервису баз данных Firebase, Supabase использует PgVector для поддержки высокопроизводительного векторного поиска. Его растущая популярность на платформе PostgreSQL отражает широкую уверенность отрасли в этом инструменте.
Интегрируя PgVector, Chromia вводит возможности векторного поиска в Web3, выравнивая свою инфраструктуру с проверенными стандартами традиционного технологического стека. Эта интеграция сыграет ключевую роль в обновлении основной сети Mimir в марте 2025 года и рассматривается как первый шаг к бесшовной интероперации AI-Блокчейн.
3.1 Интегрированная среда: Полная интеграция Блокчейна и ИИ
Основной вызов для разработчиков, пытающихся объединить Блокчейн и ИИ, заключается в сложности. Создание ИИ-приложений на существующем Блокчейне требует соединения сложных процессов нескольких внешних систем. Например, разработчикам необходимо хранить данные на цепочке, запускать ИИ-модели на внешних серверах и строить независимую векторную базу данных.
Эта фрагментированная структура приводит к неэффективной работе. Запросы пользователей обрабатываются вне блокчейна, данные необходимо постоянно перемещать между средами на блокчейне и вне его. Это не только увеличивает время разработки и затраты на инфраструктуру, но также создает серьезные уязвимости в безопасности — передача данных между системами усиливает риск атак хакеров и снижает общую прозрачность.
Chromia предоставляет фундаментальное решение, интегрируя векторную базу данных непосредственно в Блокчейн. На Chromia все операции выполняются в цепочке: запросы пользователей преобразуются в векторы, которые непосредственно ищут аналогичные данные в цепочке и возвращают результаты, обеспечивая обработку в одном окружении на протяжении всего процесса.
**Источник: Tiger Research**
Простое сравнение: ранее разработчикам нужно было управлять компонентами отдельно — как при готовке, когда нужно покупать кастрюлю, сковороду, блендер и духовку. Chromia упрощает процесс, предоставляя многофункциональный кухонный комбайн, интегрируя все функции в единую систему.
Этот интегрированный подход значительно упрощает процесс разработки. Не требуется внешних сервисов и сложного кода подключения, что снижает время и затраты на разработку. Кроме того, все данные и обработки записываются в цепочку, что обеспечивает полную прозрачность. Это знаменует собой начало полного слияния Блокчейн и ИИ.
3.2 Эффективность затрат: выдающаяся ценовая конкуренция по сравнению с существующими услугами
Существует распространенное предвзятое мнение: услуги на блокчейне "неудобны и дороги". Особенно в традиционных моделях блокчейна, каждый раз, когда происходит транзакция, возникают структурные недостатки, такие как рост затрат на топливо и congested blockchain costs. Непредсказуемость затрат становится основным препятствием для компаний, рассматривающих блокчейн-решения.
**Источник: Chromia**
Chromia решает проблемы с помощью эффективной архитектуры и дифференцированной бизнес-модели. В отличие от традиционной модели топливных сборов блокчейна, Chromia вводит систему аренды серверных вычислительных единиц (SCU) — аналогичную ценовой структуре AWS или Google Cloud. Эта модель инстансирования согласуется с привычной ценой облачных услуг, устраняя распространенные колебания затрат блокчейн-сети.
В частности, пользователи могут арендовать SCU еженедельно, используя нативный токен Chromia $CHR. Каждый SCU предоставляет 16 ГБ базового хранилища, стоимость которого линейно расширяется в зависимости от использования. SCU может быть эластично настроен в соответствии с потребностями, обеспечивая гибкое и эффективное распределение ресурсов. Эта модель сохраняет децентрализацию сети, одновременно интегрируя предсказуемую тарифную модель использования Web2 — значительно повышая прозрачность и эффективность затрат.
**Источник: Chromia, Tiger Research**
Chromia векторная база данных дополнительно усиливает свои преимущества в стоимости. Согласно внутреннему бенчмаркингу, операционные расходы этой базы данных составляют 727 долларов в месяц (на основе 2 SCU и 50 ГБ хранения) — на 57% ниже, чем у аналогичных решений векторных баз данных Web2.
Эта ценовая конкурентоспособность обусловлена множественными структурными эффективностями. Chromia выигрывает от технологической оптимизации адаптации PgVector к цепочечной среде, но более значительное влияние оказывает ее децентрализованная модель поставки ресурсов. Традиционные услуги накладывают высокую наценку на услуги на инфраструктуре AWS или GCP, в то время как Chromia напрямую предоставляет вычислительные мощности и хранилище через операторов узлов, уменьшая промежуточные слои и связанные с ними затраты.
Распределенная структура также повышает надежность сервисов. Параллельная работа нескольких узлов делает сеть естественно высокодоступной — даже если отдельные узлы выходят из строя. Таким образом, типичные высокие затраты на инфраструктуру высокой доступности и большие команды поддержки в модели Web2 SaaS значительно снижаются, что уменьшает операционные расходы и усиливает устойчивость системы.
4. Начало слияния Блокчейн и ИИ
Несмотря на то, что прошло всего месяц с момента запуска, векторная база данных Chromia уже проявила раннюю привлекательность, и разрабатываются несколько инновационных случаев использования. Для ускорения внедрения Chromia активно поддерживает строителей, финансируя расходы на использование векторной базы данных.
Эти гранты снижают порог для экспериментов, позволяя разработчикам исследовать новые идеи с меньшими рисками. Потенциальные приложения охватывают интеграцию ИИ в DeFi-сервисы, прозрачные системы рекомендаций контента, платформы для обмена данными пользователей и инструменты управления знаниями, ориентированные на сообщество.
**Источник: Tiger Research**
Предположим, что речь идет о случае Tiger Labs, который разработал "AI Web3 исследовательский узел". Эта система использует инфраструктуру Chromia для преобразования содержания исследований и данных Web3 проектов в векторные встраивания, чтобы AI-агенты могли предоставлять интеллектуальные услуги.
Эти AI-агенты могут напрямую запрашивать данные в блокчейне через векторную базу данных Chromia, что значительно ускоряет ответ. В сочетании с индексными возможностями EVM Chromia система может анализировать активность в блокчейне Ethereum, BNB Chain, Base и других — поддерживая широкий спектр проектов. Стоит отметить, что контекст пользовательских диалогов хранится в блокчейне, обеспечивая полную прозрачность рекомендательного потока для инвесторов и других конечных пользователей.
**Источник: Tiger Research**
С ростом разнообразия примеров использования продолжается генерация и хранение данных в Chromia — это закладывает основу для "AI-колеса". Текст, изображения и данные транзакций из блокчейн-приложений хранятся в Chromia в структурированном векторном формате, формируя богатый обучаемый набор данных для ИИ.
Эти накопленные данные становятся основным учебным материалом для ИИ, что способствует постоянному повышению производительности. Например, ИИ, обученный на огромных объемах пользовательских торговых моделей, может предоставлять более точные индивидуализированные финансовые советы. Эти передовые приложения ИИ привлекают больше пользователей за счет улучшения пользовательского опыта, а рост числа пользователей, в свою очередь, будет способствовать накоплению более разнообразных данных, формируя замкнутый круг устойчивого развития экосистемы.
5. Дорожная карта Chromia
После запуска основной сети Mimir, Chromia сосредоточится на трех основных областях:
Улучшение индексации EVM на основных цепочках, таких как BSC, Эфириум, Base и др.;
Расширение возможностей AI для поддержки более широких моделей и случаев использования;
Расширение экосистемы разработчиков с помощью более удобных инструментов и инфраструктуры.
5.1 Инновации индекса EVM
Внутренняя сложность Блокчейн долгое время была основной преградой для разработчиков. С этой целью Chromia представила инновационную индексную схему, ориентированную на разработчиков, которая призвана в корне упростить запросы к данным в цепочке. Четкая цель: значительно повысить эффективность и гибкость запросов, чтобы сделать данные Блокчейн более доступными.
Данный метод представляет собой значительное изменение в способах отслеживания транзакций NFT на Ethereum. Динамическое обучение данных Chromia использует паттерны и структуры, заменяя жесткие предопределенные структуры запросов, что позволяет выявлять наиболее эффективные пути поиска информации. Разработчики игр могут мгновенно анализировать историю транзакций объектов на блокчейне, а проекты DeFi могут быстро отслеживать сложные потоки транзакций.
5.2 Расширение возможностей ИИ-вывода
Упомянутый прогресс в индексировании данных закладывает основу для расширения возможностей AI-интерпретации в Chromia. Проект успешно запустил первый AI-расширение на тестовой сети, с акцентом на поддержку открытых AI-моделей. Стоит отметить, что внедрение клиентской библиотеки Python значительно снижает сложность интеграции моделей машинного обучения в среду Chromia.
Это развитие выходит за пределы технической оптимизации и отражает стратегическое согласование с быстрым темпом инноваций в AI моделях. Поддерживая прямую работу мощных разнообразных AI моделей на узлах поставщиков, Chromia стремится преодолеть границы распределенного обучения и вывода AI.
5.3 Стратегия расширения экосистемы разработчиков
Chromia активно устанавливает сотрудничество, раскрывая весь потенциал технологий векторных баз данных, с акцентом на разработку приложений, управляемых ИИ. Эти усилия направлены на повышение полезности и спроса сети.
Компания нацелена на такие высоковлиятельные области, как代理 исследования AI, децентрализованные рекомендательные системы, контекстный текстовый поиск и поиск семантического сходства. Этот план выходит за рамки технической поддержки — создание платформы, на которой разработчики могут строить приложения с реальной пользовательской ценностью. Увеличенные ранее индексы данных и возможности AI-выводов ожидается станут ключевым движущим механизмом для разработки этих приложений.
6. Видение Chromia и рыночные вызовы
Онлайн-векторная база данных Chromia делает её ведущим конкурентом в области слияния Блокчейн и ИИ. Её инновационный подход — прямая интеграция векторной базы данных на блокчейне — ещё не реализован в других экосистемах, подчеркивая явное технологическое преимущество.
Облачная модель аренды SCU платформы также вводит заманчивую парадигму изменений для разработчиков, привыкших к системе топливных сборов. Эта предсказуемая и оптимизированная структура затрат особенно подходит для крупных AI-приложений и является ключевым дифференцирующим фактором. Стоит отметить, что стоимость использования примерно на 57% ниже, чем у сервисов векторных баз данных Web2, что значительно усиливает конкурентоспособность Chromia на рынке.
Тем не менее, Chromia сталкивается с ключевыми вызовами — особенно с осведомленностью рынка и ростом экосистемы. Важно донести до разработчиков и компаний сложные инновации, такие как его родной язык программирования (Rell) и интеграция AI на блокчейне. Для поддержания конкурентных позиций необходимы постоянные технические разработки и расширение экосистемы, особенно когда другие блокчейн-платформы начинают нацеливаться на аналогичные случаи использования.
Долгосрочный успех зависит от проверки реальных примеров использования и обеспечения устойчивости экономической модели токена. Влияние модели аренды SCU на долгосрочную ценность токена, эффективные стратегии привлечения разработчиков и создание значимых бизнес-кейсов будут определяющими факторами будущего развития Chromia.
Chromia уже заняла раннюю лидирующую позицию в новых областях слияния Web3 и ИИ. Однако для превращения технологических различий в устойчивую рыночную ценность необходимо продолжать совершенствование на уровне инфраструктуры, экосистемы и распространения. Будущие 12-24 месяца будут решающими для формирования долгосрочной траектории Chromia.
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Глубина анализа базы данных векторов Chromia: как ИИ и Блокчейн融合?
Данный отчет подготовлен Tiger Research и анализирует реализацию векторной базы данных Chromia как пример интеграции технологий ИИ и Блокчейн.
Основные моменты
1. Текущая ситуация интеграции ИИ и Блокчейна
Пересечение ИИ и Блокчейн на протяжении долгого времени привлекает внимание отрасли. Централизованные системы ИИ по-прежнему сталкиваются с такими проблемами, как прозрачность, надежность и предсказуемость затрат — и эти области часто рассматриваются как потенциальные решения Блокчейн.
Хотя рынок AI-агентов взорвется в конце 2024 года, большинство проектов реализовали только поверхностную интеграцию двух технологий. Многие инициативы полагаются на спекулятивный интерес к криптовалютам для привлечения финансирования и внимания, а не на исследование глубокой технической или функциональной синергии с Web3. Следовательно, оценка множества проектов упала более чем на 90% с пиковых значений.
Корень проблемы, препятствующей существенному взаимодействию ИИ и Блокчейна, заключается в нескольких структурных задачах. Наиболее заметной является сложность обработки данных на цепочке — данные по-прежнему разрозненные, а технологическая волатильность высока. Если бы доступ к данным и их использование были так же просты, как в традиционных системах, отрасль, возможно, уже добилась бы более четких результатов.
Эта дилемма напоминает сценарий Ромео и Джульетты: две мощные технологии из разных областей лишены общего языка или настоящей точки пересечения. Все более очевидно, что отрасли нужна инфраструктура, способная преодолеть разрыв — которая сможет дополнить преимущества ИИ и Блокчейна, а также служить точкой пересечения для обоих.
Для решения этой проблемы необходима система, сочетающая в себе эффективность затрат и высокую производительность, чтобы соответствовать надежности существующих централизованных инструментов. В этом контексте технологии векторных баз данных, поддерживающие большинство современных инноваций в области ИИ, становятся ключевыми факторами успеха.
2. Необходимость в векторных базах данных
С распространением AI-приложений векторные базы данных начинают выделяться благодаря тому, что решают ограничения традиционных систем баз данных. Эти базы данных хранят данные, такие как текст, изображения, аудио и другие сложные данные, преобразуя их в математические представления, называемые "векторами". Поскольку данные извлекаются на основе сходства (а не точности), векторные базы данных лучше соответствуют логике понимания языка и контекста AI.
Традиционные базы данных подобны каталогам библиотек — они возвращают только книги, содержащие слово «kitten», тогда как векторные базы данных могут предоставить информацию о таких связанных терминах, как «cat», «dog», «wolf» и т.д. Это возможно благодаря тому, что система хранит информацию в виде числовых векторов, захватывая отношения на основе концептуального сходства (а не точной формулировки).
Возьмем, к примеру, разговор: когда вас спрашивают: «Как вы себя чувствуете сегодня?». Если ответ «небо исключительно чистое», мы все равно можем понять положительную эмоцию, даже если не используем явный эмоциональный словарь. Векторные базы данных работают аналогичным образом, позволяя системе интерпретировать базовые значения, а не полагаться на прямое сопоставление слов. Это имитирует когнитивные паттерны человека и обеспечивает более естественное и интеллектуальное взаимодействие с ИИ. **
В Web2 ценность векторных баз данных была широко признана. Платформы, такие как Pinecone (100 миллионов долларов), Weaviate (50 миллионов долларов), Milvus (60 миллионов долларов) и Chroma (18 миллионов долларов), получили огромные инвестиции. В отличие от этого, Web3 всегда испытывает трудности в разработке сопоставимых решений, что делает интеграцию ИИ и Блокчейн большей частью теоретической.
3. Видение векторной базы данных на блокчейне Chromia
Chromia — это Layer1 реляционная Блокчейн, построенная на PostgreSQL, которая выделяется благодаря своей способности обрабатывать структурированные данные и дружелюбной среде для разработчиков. Основываясь на своей реляционной базе данных, Chromia начала исследовать глубокую интеграцию технологий Блокчейн и ИИ.
Недавним событием стало внедрение "Chromia Expansion", которое интегрировало PgVector (широко используемый инструмент открытого кода для поиска сходства в векторах в базе данных PostgreSQL). PgVector поддерживает эффективный поиск сходных текстов или изображений, обеспечивая явную практическую полезность для приложений на основе ИИ.
PgVector уже прочно укоренился в традиционной технологической экосистеме. Часто рассматриваемый как замена популярному сервису баз данных Firebase, Supabase использует PgVector для поддержки высокопроизводительного векторного поиска. Его растущая популярность на платформе PostgreSQL отражает широкую уверенность отрасли в этом инструменте.
Интегрируя PgVector, Chromia вводит возможности векторного поиска в Web3, выравнивая свою инфраструктуру с проверенными стандартами традиционного технологического стека. Эта интеграция сыграет ключевую роль в обновлении основной сети Mimir в марте 2025 года и рассматривается как первый шаг к бесшовной интероперации AI-Блокчейн.
3.1 Интегрированная среда: Полная интеграция Блокчейна и ИИ
Основной вызов для разработчиков, пытающихся объединить Блокчейн и ИИ, заключается в сложности. Создание ИИ-приложений на существующем Блокчейне требует соединения сложных процессов нескольких внешних систем. Например, разработчикам необходимо хранить данные на цепочке, запускать ИИ-модели на внешних серверах и строить независимую векторную базу данных.
Эта фрагментированная структура приводит к неэффективной работе. Запросы пользователей обрабатываются вне блокчейна, данные необходимо постоянно перемещать между средами на блокчейне и вне его. Это не только увеличивает время разработки и затраты на инфраструктуру, но также создает серьезные уязвимости в безопасности — передача данных между системами усиливает риск атак хакеров и снижает общую прозрачность.
Chromia предоставляет фундаментальное решение, интегрируя векторную базу данных непосредственно в Блокчейн. На Chromia все операции выполняются в цепочке: запросы пользователей преобразуются в векторы, которые непосредственно ищут аналогичные данные в цепочке и возвращают результаты, обеспечивая обработку в одном окружении на протяжении всего процесса.
Простое сравнение: ранее разработчикам нужно было управлять компонентами отдельно — как при готовке, когда нужно покупать кастрюлю, сковороду, блендер и духовку. Chromia упрощает процесс, предоставляя многофункциональный кухонный комбайн, интегрируя все функции в единую систему.
Этот интегрированный подход значительно упрощает процесс разработки. Не требуется внешних сервисов и сложного кода подключения, что снижает время и затраты на разработку. Кроме того, все данные и обработки записываются в цепочку, что обеспечивает полную прозрачность. Это знаменует собой начало полного слияния Блокчейн и ИИ.
3.2 Эффективность затрат: выдающаяся ценовая конкуренция по сравнению с существующими услугами
Существует распространенное предвзятое мнение: услуги на блокчейне "неудобны и дороги". Особенно в традиционных моделях блокчейна, каждый раз, когда происходит транзакция, возникают структурные недостатки, такие как рост затрат на топливо и congested blockchain costs. Непредсказуемость затрат становится основным препятствием для компаний, рассматривающих блокчейн-решения.
Chromia решает проблемы с помощью эффективной архитектуры и дифференцированной бизнес-модели. В отличие от традиционной модели топливных сборов блокчейна, Chromia вводит систему аренды серверных вычислительных единиц (SCU) — аналогичную ценовой структуре AWS или Google Cloud. Эта модель инстансирования согласуется с привычной ценой облачных услуг, устраняя распространенные колебания затрат блокчейн-сети.
В частности, пользователи могут арендовать SCU еженедельно, используя нативный токен Chromia $CHR. Каждый SCU предоставляет 16 ГБ базового хранилища, стоимость которого линейно расширяется в зависимости от использования. SCU может быть эластично настроен в соответствии с потребностями, обеспечивая гибкое и эффективное распределение ресурсов. Эта модель сохраняет децентрализацию сети, одновременно интегрируя предсказуемую тарифную модель использования Web2 — значительно повышая прозрачность и эффективность затрат.
Chromia векторная база данных дополнительно усиливает свои преимущества в стоимости. Согласно внутреннему бенчмаркингу, операционные расходы этой базы данных составляют 727 долларов в месяц (на основе 2 SCU и 50 ГБ хранения) — на 57% ниже, чем у аналогичных решений векторных баз данных Web2.
Эта ценовая конкурентоспособность обусловлена множественными структурными эффективностями. Chromia выигрывает от технологической оптимизации адаптации PgVector к цепочечной среде, но более значительное влияние оказывает ее децентрализованная модель поставки ресурсов. Традиционные услуги накладывают высокую наценку на услуги на инфраструктуре AWS или GCP, в то время как Chromia напрямую предоставляет вычислительные мощности и хранилище через операторов узлов, уменьшая промежуточные слои и связанные с ними затраты.
Распределенная структура также повышает надежность сервисов. Параллельная работа нескольких узлов делает сеть естественно высокодоступной — даже если отдельные узлы выходят из строя. Таким образом, типичные высокие затраты на инфраструктуру высокой доступности и большие команды поддержки в модели Web2 SaaS значительно снижаются, что уменьшает операционные расходы и усиливает устойчивость системы.
4. Начало слияния Блокчейн и ИИ
Несмотря на то, что прошло всего месяц с момента запуска, векторная база данных Chromia уже проявила раннюю привлекательность, и разрабатываются несколько инновационных случаев использования. Для ускорения внедрения Chromia активно поддерживает строителей, финансируя расходы на использование векторной базы данных.
Эти гранты снижают порог для экспериментов, позволяя разработчикам исследовать новые идеи с меньшими рисками. Потенциальные приложения охватывают интеграцию ИИ в DeFi-сервисы, прозрачные системы рекомендаций контента, платформы для обмена данными пользователей и инструменты управления знаниями, ориентированные на сообщество.
Предположим, что речь идет о случае Tiger Labs, который разработал "AI Web3 исследовательский узел". Эта система использует инфраструктуру Chromia для преобразования содержания исследований и данных Web3 проектов в векторные встраивания, чтобы AI-агенты могли предоставлять интеллектуальные услуги.
Эти AI-агенты могут напрямую запрашивать данные в блокчейне через векторную базу данных Chromia, что значительно ускоряет ответ. В сочетании с индексными возможностями EVM Chromia система может анализировать активность в блокчейне Ethereum, BNB Chain, Base и других — поддерживая широкий спектр проектов. Стоит отметить, что контекст пользовательских диалогов хранится в блокчейне, обеспечивая полную прозрачность рекомендательного потока для инвесторов и других конечных пользователей.
С ростом разнообразия примеров использования продолжается генерация и хранение данных в Chromia — это закладывает основу для "AI-колеса". Текст, изображения и данные транзакций из блокчейн-приложений хранятся в Chromia в структурированном векторном формате, формируя богатый обучаемый набор данных для ИИ.
Эти накопленные данные становятся основным учебным материалом для ИИ, что способствует постоянному повышению производительности. Например, ИИ, обученный на огромных объемах пользовательских торговых моделей, может предоставлять более точные индивидуализированные финансовые советы. Эти передовые приложения ИИ привлекают больше пользователей за счет улучшения пользовательского опыта, а рост числа пользователей, в свою очередь, будет способствовать накоплению более разнообразных данных, формируя замкнутый круг устойчивого развития экосистемы.
5. Дорожная карта Chromia
После запуска основной сети Mimir, Chromia сосредоточится на трех основных областях:
5.1 Инновации индекса EVM
Внутренняя сложность Блокчейн долгое время была основной преградой для разработчиков. С этой целью Chromia представила инновационную индексную схему, ориентированную на разработчиков, которая призвана в корне упростить запросы к данным в цепочке. Четкая цель: значительно повысить эффективность и гибкость запросов, чтобы сделать данные Блокчейн более доступными.
Данный метод представляет собой значительное изменение в способах отслеживания транзакций NFT на Ethereum. Динамическое обучение данных Chromia использует паттерны и структуры, заменяя жесткие предопределенные структуры запросов, что позволяет выявлять наиболее эффективные пути поиска информации. Разработчики игр могут мгновенно анализировать историю транзакций объектов на блокчейне, а проекты DeFi могут быстро отслеживать сложные потоки транзакций.
5.2 Расширение возможностей ИИ-вывода
Упомянутый прогресс в индексировании данных закладывает основу для расширения возможностей AI-интерпретации в Chromia. Проект успешно запустил первый AI-расширение на тестовой сети, с акцентом на поддержку открытых AI-моделей. Стоит отметить, что внедрение клиентской библиотеки Python значительно снижает сложность интеграции моделей машинного обучения в среду Chromia.
Это развитие выходит за пределы технической оптимизации и отражает стратегическое согласование с быстрым темпом инноваций в AI моделях. Поддерживая прямую работу мощных разнообразных AI моделей на узлах поставщиков, Chromia стремится преодолеть границы распределенного обучения и вывода AI.
5.3 Стратегия расширения экосистемы разработчиков
Chromia активно устанавливает сотрудничество, раскрывая весь потенциал технологий векторных баз данных, с акцентом на разработку приложений, управляемых ИИ. Эти усилия направлены на повышение полезности и спроса сети.
Компания нацелена на такие высоковлиятельные области, как代理 исследования AI, децентрализованные рекомендательные системы, контекстный текстовый поиск и поиск семантического сходства. Этот план выходит за рамки технической поддержки — создание платформы, на которой разработчики могут строить приложения с реальной пользовательской ценностью. Увеличенные ранее индексы данных и возможности AI-выводов ожидается станут ключевым движущим механизмом для разработки этих приложений.
6. Видение Chromia и рыночные вызовы
Онлайн-векторная база данных Chromia делает её ведущим конкурентом в области слияния Блокчейн и ИИ. Её инновационный подход — прямая интеграция векторной базы данных на блокчейне — ещё не реализован в других экосистемах, подчеркивая явное технологическое преимущество.
Облачная модель аренды SCU платформы также вводит заманчивую парадигму изменений для разработчиков, привыкших к системе топливных сборов. Эта предсказуемая и оптимизированная структура затрат особенно подходит для крупных AI-приложений и является ключевым дифференцирующим фактором. Стоит отметить, что стоимость использования примерно на 57% ниже, чем у сервисов векторных баз данных Web2, что значительно усиливает конкурентоспособность Chromia на рынке.
Тем не менее, Chromia сталкивается с ключевыми вызовами — особенно с осведомленностью рынка и ростом экосистемы. Важно донести до разработчиков и компаний сложные инновации, такие как его родной язык программирования (Rell) и интеграция AI на блокчейне. Для поддержания конкурентных позиций необходимы постоянные технические разработки и расширение экосистемы, особенно когда другие блокчейн-платформы начинают нацеливаться на аналогичные случаи использования.
Долгосрочный успех зависит от проверки реальных примеров использования и обеспечения устойчивости экономической модели токена. Влияние модели аренды SCU на долгосрочную ценность токена, эффективные стратегии привлечения разработчиков и создание значимых бизнес-кейсов будут определяющими факторами будущего развития Chromia.
Chromia уже заняла раннюю лидирующую позицию в новых областях слияния Web3 и ИИ. Однако для превращения технологических различий в устойчивую рыночную ценность необходимо продолжать совершенствование на уровне инфраструктуры, экосистемы и распространения. Будущие 12-24 месяца будут решающими для формирования долгосрочной траектории Chromia.
Исходная ссылка